Vidéo: Comment télécharger des données sur Kibana ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Seulement importer . Dans Kibana , cliquez sur Apprentissage automatique. Dans le sous-navi, cliquez sur Données Visualiseur. Sous Importer des données , Cliquez sur Télécharger Déposer.
En tenant compte de cela, comment charger des exemples de données dans Kibana ?
Pour commencer, rendez-vous sur le Kibana page d'accueil et cliquez sur le lien sous Ajouter exemples de données . Une fois que vous avez chargé un Les données définir, cliquez sur Afficher Les données pour afficher des visualisations préemballées, des tableaux de bord, des blocs de travail Canvas, des cartes et des tâches d'apprentissage automatique. Les horodatages dans le exemples de données les ensembles sont relatifs au moment où ils sont installés.
On peut également se demander comment créer un modèle d'index dans Kibana ? Créez votre premier modèle d'indexmodifier
- Dans Kibana, ouvrez Gestion, puis cliquez sur Modèles d'index.
- S'il s'agit de votre premier modèle d'index, la page Créer un modèle d'index s'ouvre automatiquement.
- Entrez shakes* dans le champ Modèle d'index.
- Cliquez sur Étape suivante.
- Dans Configurer les paramètres, cliquez sur Créer un modèle d'index.
De même, il est demandé, comment importer un fichier CSV dans Kibana ?
Configurer le Importation CSV dans File Data Visualizer La fonction File Data Visualizer se trouve dans Kibana dans la section Machine Learning > Data Visualizer. L'utilisateur se voit présenter une page qui lui permet de sélectionner ou de glisser-déposer un fichier. À partir de la version 6.5, nous sommes limités à une taille de fichier maximale de 100 Mo.
Qu'est-ce qu'Elasticsearch Kibana ?
Kibana est un tableau de bord de visualisation de données open source pour Recherche élastique . Il fournit des capacités de visualisation en plus du contenu indexé sur un Recherche élastique grappe. Les utilisateurs peuvent créer des graphiques à barres, des courbes et des nuages de points, ou des camemberts et des cartes sur de gros volumes de données.
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